Inovação responsável como desafio das democracias contemporâneas

Um dos principais desafios das sociedades contemporâneas é a gestão responsável da pesquisa e inovação, que podem mudar nossas vidas de maneiras importantes. Como a governança da pesquisa e inovação pode ser feita de modo a gerar mudanças responsáveis dos nossos modos de vida?

Um dos principais desafios das sociedades contemporâneas é a gestão responsável da pesquisa e inovação. Por gerar novos modos de vida em sociedade, a pesquisa e a inovação devem ter uma governança responsável. Afinal, a compreensão das relações entre ciências, tecnologias, sociedades e ambientes leva a um entendimento de que ciências e tecnologias não são constituídas apenas tecnicamente, mas também social e politicamente. De um lado, determinantes sociopolíticos afetam os caminhos das ciências e tecnologias; de outro, estas últimas levam a outros modos de existência social e política, como nosso tempo presente mostra com clareza. Embora frequentemente vistas como meios de controlar a natureza, há um outro lado nas ciências e tecnologias: elas podem, paradoxalmente, aumentar nossos sentimentos de incerteza e ignorância. Isso porque podem ter impactos não-previstos, potencialmente prejudiciais, assim como capazes de transformar nossos modos de vida.

É necessária fundamentação teórica para a compreensão da pesquisa e inovação responsáveis. Na postagem de hoje, discuto uma proposta para tal fundamentação, elaborada por Jack Stilgoe, Richard Owen e Phil Macnaghten, em artigo influente (1165 citações no Google Scholar®) publicado há seis anos no periódico Research Policy. Esta fundamentação se baseia em quatro dimensões integradas da inovação responsável: antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade.

Na segunda metade do século XX, o poder das tecnologias relacionadas (frequentemente de maneiras complexas) com as ciências, sua capacidade de mudar nossas vidas, seus potenciais crescentes de produzir tanto benefícios quanto riscos, ampliaram os debates sobre as responsabilidades de cientistas (e de outros agentes de inovação, por exemplo, órgãos de fomento à pesquisa e corporações) para além de abordagens anteriores. No caso dos cientistas, esses debates colocaram em xeque visões convencionais que tendem a ver as ciências apenas como emancipatórias (podendo perder de vista os riscos ou a distribuição desigual dos benefícios da pesquisa) e os cientistas como autônomos em suas decisões (podendo negligenciar determinantes como os valores e interesses dos cientistas e de seus financiadores). A resposta de parte da comunidade científica tem sido resistir a essas tendências e buscar preservar um ideal de autonomia nas decisões sobre a pesquisa. Mas parte da comunidade científica abraçou uma discussão sobre a responsabilidade dos cientistas que vai além do reconhecimento e da negociação sobre condutas responsáveis em seus papeis profissionais.

Essas visões ampliadas sobre a responsabilidade dos cientistas podem ser expressas em termos de três formas de responsabilidade: responsabilidade 1.0 – integridade e produção de conhecimento confiável; responsabilidade 2.0 – ciência para a sociedade; responsabilidade 3.0: ciência com e para a sociedade. Pesquisa e inovação responsáveis se vinculam à responsabilidade 3.0. Esta forma de responsabilidade parece mais capaz de produzir, para fazer referência a um livro muito interessante organizado por Boaventura de Sousa Santos, um conhecimento prudente para uma vida decente.

O que é inovação responsável

Inovação responsável significa, para Stilgoe e colaboradores, “cuidar do futuro através da gestão coletiva da ciência e da inovação no presente”. Ela deve ser responsiva a um conjunto de questionamentos importantes em debates públicos sobre novas áreas científicas e tecnológicas, que são tipicamente colocados para cientistas ou que o público gostaria que os cientistas se perguntassem. A Tabela 1 sumaria essas questões, conforme sistematizadas por Macnaghten e Chilvers em termos de sua relação com produtos, processos ou propósitos da inovação, a partir de 17 debates públicos sobre ciência e tecnologia no Reino Unido. Considerar esses questionamentos é um importante passo para ir além de uma governança da ciência e inovação convencional, que foca sobre questões de produtos apenas, obscurecendo áreas de incerteza e ignorância acerca tanto dos riscos quanto dos benefícios. A inovação responsável pode ser entendida como uma maneira de incorporar a deliberação sobre essas questões no próprio processo de inovação.

Tabela 1: Linhas de questionamento sobre inovação responsável

Questões sobre produtos Questões sobre processos Questões sobre propósitos
Como riscos e benefícios serão distribuídos? Como padrões devem ser desenhados e aplicados? Por que os cientistas estão fazendo isso?
Que outros impactos podemos antecipar? Como riscos e benefícios devem ser definidos e mensurados? Essas motivações são transparentes e em prol do interesse público?
Como esses impactos poderiam mudar no futuro? Quem está no controle? Quem se beneficiará?
O que não sabemos a respeito? Quem está participando? O que eles irão ganhar?
O que não poderíamos jamais saber a respeito? Quem assumirá a responsabilidade se as coisas derem errado? Quais são as alternativas?
  Como podemos saber se estamos certos?  

Para cientistas que abraçam tal visão ampliada de suas responsabilidades, são muitos os desafios, em especial quando não temos formação para lidar com vários aspectos consideravelmente complexos de uma ciência que é feita com e para a sociedade. Por isso, fundamentações como aquela proposta por Stilgoe e colaboradores são muito úteis. Um avanço importante incorporado nessa proposta é não focar apenas nos produtos da ciência e inovação, ou apenas nos riscos e prejuízos de tais produtos. Assim, busca-se ir além de regulamentações baseadas no risco dos produtos da inovação, embora sem deixar de lado esse aspecto. As ciências e tecnologias tipicamente transbordam para além das fronteiras dos marcos regulatórios existentes, bem como para além de nossa capacidade de pensar riscos e benefícios a partir de nossas experiências passadas. Precisamos de mais do que uma abordagem retrospectiva da responsabilidade, na medida em que, na inovação, o passado e o presente podem não oferecer uma orientação razoável para o futuro.

Como comentam Michel Callon, Pierre Lascoumes and Yannick Barthe, necessitamos de novos “fóruns híbridos” que enriqueçam e expandam nossas democracias, tornando-as mais capazes de absorver debates e controvérsias em torno de ciência e tecnologia. Essas controvérsias mostram que preocupações públicas não podem limitar-se aos riscos dos produtos da inovação, mas devem estender-se para os propósitos e as motivações da pesquisa, as direções da inovação, a emergência de novos sistemas sociotécnicos, a distribuição dos benefícios, entre muitos outros aspectos. Deve-se, assim, passar de uma regulamentação baseada apenas no risco para dimensões de responsabilidade orientadas para o futuro, marcadas pelo cuidado e pela responsabilidade com nossas vidas coletivas e com o planeta, com maior potencial de acomodar a incerteza e de promover reflexões sobre valores, propósitos, justiça.

Trata-se de buscar, numa palavra, uma nova governança científica, ou, dito em outras palavras, um novo contrato social entre ciência e público. Para tanto, é preciso abrir novos espaços de diálogo público sobre ciência e inovação. A pesquisa e inovação responsáveis devem trafegar por esses espaços de diálogo público, buscando produzir conhecimento com e para a sociedade. Os quatro pilares da proposta de Stilgoe e colaboradores – antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade – fornecem bússolas muito úteis para cientistas que se põem a navegar no espaço entre pesquisa e implementação. Estes cientistas não devem manter suas práticas científicas como antes, porque, tudo o mais sendo igual, não fornecerão orientações e procedimentos suficientemente robustos e confiáveis para a prática transdisciplinar que a responsabilidade 3.0 demanda. Trata-se de reconfigurar nossas práticas para conseguir prosseguir nessa navegação. Como? Uma contribuição relevante para respondermos a essa pergunta pode ser dada a partir dos quatro pilares citados, que fornecem uma moldura teórico-prática para colocar e discutir os questionamentos na Tabela 1.

Mas antes de dedicar-me a tratar desses pilares, cabe uma palavra sobre o uso do adjetivo “responsável”, na medida em que pode sugerir alguma acusação a colegas na comunidade científica que seriam supostamente “irresponsáveis”. Essa inferência não procede, contudo, porque ela erra no foco de análise. O que está em foco são responsabilidades políticas coletivas, ou corresponsabilidades, de cientistas, financiadores da pesquisa, inovadores e outros, e não alguma forma de responsabilidade individual. Não são esses diversos atores que poderiam ser, individualmente, acusados de irresponsabilidade. Tratam-se, antes, de sistemas complexos e acoplados de ciência e inovação que criam o que Ulrich Beck chamou de “irresponsabilidade organizada”. Tratam-se de aspectos de tais sistemas que levam a quatro categorias de inovação irresponsável identificadas por René von Schomberg, que incluem, por exemplo, a negligência de princípios éticos e a falta de precaução e prevenção. Não se trata, então, de diagnosticar responsabilidades ou irresponsabilidades em cientistas individuais, mas de desenvolver sistemas que favoreçam escolhas responsáveis, no presente e no futuro, através da antecipação e da obtenção de conhecimentos sobre as possíveis consequências das ciências e tecnologias, assim como do desenvolvimento de capacidades de responder a tais consequências.

Pilares da inovação responsável

A primeira dimensão da inovação responsável identificada por Stilgoe e colaboradores é a antecipação. As implicações de novas tecnologias frequentemente não são previstas e análises baseadas em riscos costumam fracassar na tentativa de fornecer indicações precoces de seus efeitos futuros. A antecipação implica a colocação de questões da forma “e se…?” por pesquisadores e organizações, levando-os a considerar contingências, o que sabemos, o que é provável, o que é plausível, o que é possível. Ela permite gerar expectativas que servem não apenas para realizar previsão, mas também para moldar futuros possíveis e desejáveis, e organizar recursos para alcançar estes últimos. A participação é fundamental para uma prática de antecipação que aumente a resiliência dos processos de inovação e dos futuros desejados. Há uma tensão entre a previsão, que tende a reificar futuros particulares, e a participação, que tende a abrir possibilidades novas de antecipação. Entre os métodos que podem ser usados na antecipação, temos o planejamento de cenários (que devem ser plausíveis) e a avaliação de visões (vision assessment). Esses métodos se mostram mais eficientes com um engajamento público desde estágios precoces de um processo de inovação (o que tem sido denominado upstream public engagement). Este último aspecto é muito importante: processos antecipatórios devem ser bem situados no tempo, porque devem ser suficientemente precoces para que sejam construtivos e suficientemente tardios para que sejam significativos. Dessa maneira, eles criam maiores possibilidades de se compreender a dinâmica da promessa que molda cenários futuros.

A reflexividade é a segunda dimensão considerada por Stilgoe e colaboradores, que argumentam que responsabilidade requer esse atributo dos agentes e das organizações. É comum entre os cientistas a ideia de que a reflexividade significa a crítica mútua como princípio organizacional das ciências. De fato, este é um significado importante de reflexividade. Contudo, não é suficiente. É necessária reflexividade ao nível das práticas institucionais, o que significa analisar sistematicamente as próprias atividades, compromissos e suposições, mas também ter consciência dos limites do conhecimento (especialmente, considerando-se a complexidade dos sistemas naturais e a incerteza inerente ao nosso entendimento deles, seja qual for sua natureza, seja científico ou não), assim como de que um enquadramento particular de um problema pode não ter acordo de todas as partes interessadas. Para além da crítica profissional exercida pelos cientistas, a responsabilidade torna a reflexividade um assunto público, que deve envolver não somente laboratórios, mas também órgãos de fomento e regulação, partes interessadas, o público e outros agentes e instituições envolvidas na governança da ciência e inovação. Os órgãos de fomento, por exemplo, devem ter a responsabilidade não somente de refletir sobre seus próprios sistemas de valores, mas também de fomentar a capacidade reflexiva nas práticas de ciência e inovação. Entre os métodos que podem promover reflexividade, temos, por exemplo, a elaboração de códigos de conduta e práticas de reflexão dentro dos laboratórios, acerca do contexto socio-ético do trabalho científico, envolvendo frequentemente participação de cientistas sociais e filósofos.

Um terceiro pilar é a inclusão de novas vozes na governança da ciência e inovação, como parte da construção de legitimidade. Entre os processos de diálogo público utilizados com esse propósito, temos conferências de cidadãos (consensus conferences), júris de cidadãos, mapeamento deliberativo, votação deliberativa, assim como oficinas participativas e grupos focais, parcerias de múltiplas partes interessadas, inclusão de membros do público em comitês científicos consultivos e outros mecanismos híbridos que tentam diversificar as contribuições para a governança da ciência e inovação. Ao comprometer-se com a inclusão em tal governança, não se deve perder de vista uma série de aspectos, por exemplo, o de que processos de inclusão implicam consideração de questões relativas ao poder. Eles suscitam, por exemplo, preocupações quanto a efeitos de enquadramento (framing effects) que podem fazer com que processos de diálogo reforcem relações preexistentes de poder profissional e modelos do público baseados em déficit (por exemplo, em sua compreensão do que está em pauta nos debates sobre ciência e inovação). Além disso, a variabilidade das práticas de governança inclusiva e de seus impactos sobre políticas públicas tem levado, por exemplo, a críticas e demandas de maior clareza quanto aos métodos de participação, aos propósitos de seu uso e aos critérios para sua avaliação. Contudo, ao tecer tais críticas, deve-se ter o cuidado, ao exigir que sejam satisfeitos princípios ideais, de não perder de vista variedades de engajamento que são menos do que perfeitas, mas, ainda assim, são de alguma maneira boas. Tampouco se deve negligenciar a natureza dos processos participativos como modalidades de experimentação coletiva e em andamento.

Ademais, critérios de qualidade do diálogo público têm sido desenvolvidos e podem ser empregados para avaliar processos participativos. Callon e colaboradores, por exemplo, propõem três critérios: intensidade – quão cedo membros do público são consultados e quanta atenção é dada à composição do grupo de discussão; abertura – quão diverso é o grupo e quem está representado; e qualidade – a seriedade e continuidade da discussão. Deve haver espaço, também, para que público e partes interessadas questionem o próprio enquadramento do diálogo e os processos de participação, e não somente os problemas e as soluções particulares postas em discussão. Tomados os devidos cuidados, processos de engajamento público na governança da ciência e inovação podem ser considerados legítimos, especialmente se seus objetivos forem modestos e se as suposições e os compromissos subjacentes a eles estiverem, eles próprios, abertos ao escrutínio público.

Por fim, a responsividade é um quarto pilar da ciência e inovação responsáveis. A inovação responsável demanda a capacidade de mudança em resposta às contribuições, aos valores, às expectativas do público e das partes interessadas, bem como em resposta a circunstâncias mutáveis e à insuficiência do conhecimento e do controle. Há vários mecanismos que tornam a inovação responsiva aos demais pilares considerados por Stilgoe e colaboradores, antecipação, reflexividade e inclusão. Por exemplo, aplicação do princípio da precaução, de moratórias (por exemplo, de uso de uma inovação antes de uma melhor compreensão de suas implicações) e de códigos de conduta pode ser apropriada num conjunto de casos. O emprego de design sensível a valores pode ser útil em outros casos, por criar a possibilidade de incorporar determinados valores éticos nas tecnologias.

A promoção da diversidade na gestão da ciência e da inovação é outro elemento importante da responsividade. Isso requer a análise de tensões e mecanismos de governança dentro dos processos de financiamento da pesquisa, de garantia de propriedade intelectual e de estabelecimento de padrões tecnológicos, que frequentemente fecham a inovação de determinadas maneiras, em vez de abri-lo à participação diversa. Entre os fatores que podem aumentar a responsividade institucional, temos: uma cultura de política científica deliberativa; ênfase sobre aprendizagem reflexiva e sobre a própria responsividade; cultura organizacional aberta, enfatizando inovação, criatividade, interdisciplinaridade, experimentação e coragem de assumir riscos; compromisso com engajamento e interesse públicos. Todos esses aspectos têm importância na busca por superar uma “lógica de não-responsividade” que tem sido frequente na governança da ciência e inovação, especialmente quando pesquisa e desenvolvimento são vinculadas ao crescimento econômico sem um questionamento de “qual pesquisa” e “qual desenvolvimento” seriam desejáveis.

Por fim, devemos considerar que esses pilares não devem ser vistos separadamente, mas integrados e incorporados na governança da ciência e inovação. Eles devem, ademais, ser apropriadamente conectados a culturas e práticas de governança. As dimensões acima podem se reforçar mutuamente: por exemplo, maior reflexividade tende a promover maior inclusão, e vice-versa. Contudo, eles também podem estar em tensão e gerar conflitos: por exemplo, antecipação pode gerar maior participação, mas também pode sofrer resistência da parte de cientistas que buscam defender sua autonomia, ou seus compromissos prévios com determinadas trajetórias de inovação. Trazer à tona tais tensões e, assim, colocá-las em negociação são passos importantes para tornar responsiva a inovação responsável. Trata-se, em suma, de integrar as dimensões e estratégias para inovação responsável numa abordagem de governança coerente e legítima, explorando o que conta como inovação responsável no nível macro das políticas públicas, no nível micro do laboratório de pesquisa e no nível meso das estruturas e práticas institucionais que conectam os níveis precedentes.

Uma estratégia que permite trabalhar de modo integrado com dimensões da inovação responsável é a chamado stage-gating, um mecanismo bem estabelecido de desenvolvimento de novos produtos, que divide o processo de pesquisa e desenvolvimento em estágios discretos, separados por pontos de decisão, nos quais a progressão ao longo dos estágios se baseia no cumprimento de determinados critérios. Convencionalmente, esses critérios são baseados em considerações técnicas e de potencial mercadológico. Contudo, o processo de stage-gating pode ser adaptado para incluir critérios de inovação responsável.

Para um projeto de geo-engenharia, Stilgoe e colaboradores usaram os seguintes critérios para decisão sobre cada estágio do processo de pesquisa e desenvolvimento: 1. Riscos identificados, gerenciados e tornados aceitáveis (dimensão: reflexividade); 2. Compatibilidade com regulamentações relevantes (dimensão: reflexividade); 3. Comunicação clara da natureza e dos propósitos do projeto (dimensão: reflexividade, inclusão); 4. Aplicações e impactos descritos e mecanismos colocados em ação para revisão a seu respeito (dimensão: antecipação, reflexividade); 5. Mecanismos para compreender visões do público e de partes interessadas identificados (dimensão: inclusão, reflexividade). Um painel independente de avaliação do projeto tomou decisões, então, acerca da progressão ao longo dos estágios. Os critérios de decisão nos estágios 1 e 2 não estão relacionados a uma noção orientada para o futuro, prospectiva de responsabilidade, enquanto os critérios 3-5 se ocupam de questões e impactos potenciais mais amplos, associados com enquadramento da pesquisa, abordagens de comunicação, relações com diálogo público e problemas relacionados a desdobramentos futuros.

O processo de stage-gating como um todo correspondeu a uma prática de responsividade, com um grau relevante de reflexividade institucional. As ambições eram apropriadamente modestas. O processo aumentou a abertura da discussão sobre governança de ciência e inovação no contexto complexo de um projeto de geo-engenharia, trazendo à tona tensões, enquadramentos, suposições implícitas, aspectos contestados, valores e compromissos. Ele permitiu, ainda, que os cientistas e membros do painel independente e do órgão de fomento antecipassem impactos, aplicações e problemas previamente não explorados. Ao longo do processo, surgiram evidências de uma cultura de pesquisa e inovação mais reflexiva e deliberativa.

Esta experiência sugere a pertinência de investigar a aplicabilidade de processos de stage-gating para o uso integrado de dimensões de inovação responsável – antecipação, reflexividade, inclusão e responsividade – em iniciativas que não se vinculam a tecnologias emergentes, a exemplo da geo-engenharia, mas a outros processos inovadores que demandam diálogo público e responsabilidade na realização de pesquisa e inovação para e com a sociedade. Nós estamos iniciando a exploração, por exemplo, dessas dimensões da inovação responsável e do processo de stage-gating em processo de criação de unidades de conservação. Esta decisão é um resultado de uma compreensão de que novas práticas são necessárias para que naveguemos no espaço de pesquisa e implementação com a devida prudência e responsabilidade social. Não se trata, contudo, de aplicar alguma moldura teórica como se fosse uma resposta pronta de governança, mas antes como um espaço de construção fértil de uma abordagem de pesquisa e inovação responsáveis, que possa promover aprendizagem social e potencializar a agência coletiva de uma diversidade de partes interessadas.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Callon, M., Lascoumes, P. & Barthe, Y. (2009). Acting in an Uncertain World: An Essay on Technical Democracy. Cambridge, MA: MIT Press.

Irwin, A. (2006). The politics of talk: coming to terms with the ‘new’ scientific governance. Social Studies of Science 36: 299–330.

Irwin, A., Jensen, T. & Jones, K. (2013). The good, the bad and the perfect: criticizing engagement practice. Social Studies of Science 43: 118–135.

Macnaghten, P. & Chilvers, J. (2013). The future of science governance: publics,policies, practices. Environment and Planning C: Politics and Space 32: 530-548.

Owen, R., Bessant, J. & Heintz, M. (Eds.). (2013). Responsible Innovation: Managing the Responsible Emergence of Science and Innovation in Society. London: Wiley.

Stilgoe, J., Owen, R. & Macnaghten, P. (2013). Developing a framework for responsible innovation. Research Policy 42

Ecossistemas e outras mentes

Afinal, plantas pensam? Elas se comunicam, trocando figurinhas umas com as outras, e aprendem com isso? Se a resposta for positiva, ficamos cada vez mais tentados a dizer que plantas, apesar de não possuirem um sistema nervoso, são inteligentes e, se isso é verdade, o que seria afinal uma cognição assim tão ampliada?

Lenta e hesitantemente passamos a admitir que plantas aprendem. Elas se habituam a estímulos inofensivos, de forma semelhante a nós mesmos, que paramos de prestar atenção a um ruído intermitente que não nos afeta em nada, e isto caracteriza um tipo óbvio, embora simples, de aprendizagem. Mais que isso, no entanto, elas são capazes de se comunicar umas com as outras, informando a suas colegas ao lado que estão sendo, por exemplo, comidas por uma infestação de lagartas, o que faz com que suas vizinhas passem a produzir substâncias defensivas em suas folhas, tornando-as tóxicas ou impalatáveis às lagartas. Elas também passam às suas vizinhas substâncias nutritivas através de uma rede de fungos no subsolo que conectam as raízes de uma planta às de outra, e se antecipam à bonança de nutrientes no solo, produzindo raízes em locais ainda ruins, mas promissores, locais nos quais esteja havendo gradual melhoria na qualidade do solo. Toda esta complexidade, que a ciência está apenas começando a compreender, parece desafiar nosso entendimento do que vem a ser a própria cognição. Afinal, plantas pensam? Elas se comunicam, trocando figurinhas umas com as outras, e aprendem com isso? Se a resposta for francamente positiva, ficamos cada vez mais tentados a dizer que plantas, apesar de não possuirem um sistema nervoso, seriam inteligentes, e se isso é verdade, o que seria afinal uma cognição assim tão ampliada? Continue Lendo “Ecossistemas e outras mentes”

Retornando à Verdade, Superando um Mundo Pós-Factual

Verdade absoluta é um conceito inútil para entender o conhecimento humano. Noções alternativas à de “verdade absoluta” seriam mais úteis?

Há ideias sobre o mundo que são tão bem apoiadas por evidências que podem ser consideradas “fatos”, algo de que tratamos  em postagem anterior. Lá, nosso argumento foi o de que “verdade” é um conceito inútil para entender o conhecimento humano. A razão para isso deve-se à própria natureza do conhecimento, que é construído com base em nossa capacidade de captar informações e interpretá-las. Nossos limites perceptivos e cognitivos, assim como o fato de que todo conhecimento é construído com base em conhecimentos prévios dos quais dispomos, restringem o entendimento que podemos construir. O resultado é que possuímos uma “rede interligada de ideias sobre o mundo”, que nos permitem construir teorias e modelos que frequentemente guiam de modo eficaz nossa ação. Isso é algo bastante diferente da ideia de uma única e definitiva verdade.

Descartar a verdade como conceito útil para pensar o conhecimento humano carrega em si uma série de simplificações. Essas simplificações são úteis para veicular ideias sobre como cientistas (e também outros agentes humanos) constroem conhecimento. Entretanto, não deve causar espanto que, por limitar o conceito de verdade à ideia de uma verdade absoluta, elas também têm suas próprias limitações. Quando escrevemos o texto anterior, não tratamos de tais limitações, por causa de nosso desejo de enfatizar algumas ideias. Esta foi uma decisão que deve ser entendida à luz da retórica.

A retórica pode ser considerada a arte da persuasão. Ela diz respeito à capacidade de usar a linguagem para se comunicar de modo eficaz e convincente. Para isso, devemos construir nossos argumentos tendo em mente um público. Para quem estamos escrevendo? Sem ter isso em vista, não é fácil ser persuasivo. Estudiosos da retórica, como Chaïm Perelman, destacam assim o papel da audiência na retórica: todo texto que visa a persuasão deve ser escrito com uma audiência em mente. Isso implica, entre outras coisas, tomar decisões sobre o que dizer e o que não dizer, em vista da persuasão pretendida.

No caso de nossa postagem anterior, pretendíamos que ela fosse convincente sem demandar dos leitores que se engajassem em discussões filosóficas para além da simples lição que tínhamos em foco: quando abandonamos os fatos ao lidar com o mundo, corremos muitos riscos.

Contudo, essa decisão não é sem custos. Na postagem de hoje, explicitaremos um custo que pagamos e tentaremos então ir além das simplificações que fizemos na postagem da semana passada. Nosso foco muda um pouco, passando a recair sobre a exploração do significado da verdade de modo mais rigoroso, dando atenção ao fato de que podemos nos referir à verdade de diferentes formas. Esse esforço valerá a pena, esperamos, pois poderá ser revelador sobre como o conhecimento é produzido.

Novos significados para a verdade

Uma simplificação comumente feita ao tratar do termo “verdade” é considerá-lo como sinônimo de “verdade absoluta” (que foi o que fizemos em nossa postagem anterior). Essa noção de verdade é pouco útil quando buscamos entender o conhecimento humano. Como vimos, somos seres limitados, com ideias sobre o mundo que são dependentes umas das outras, de tal maneira que não podemos pensar no conhecimento como uma simples revelação sobre a realidade. Podemos acrescentar: nenhum conhecimento pode ser construído se não a partir de alguns princípios primeiros, de certos pontos de partida. Esses princípios são tomados como dados, no sentido de que, para desenvolver novas ideias, não os questionamos, assumimos que podemos tratá-los como corretos, como auto-evidentes. Muitos dos nossos maiores debates referentes ao conhecimento dizem respeito a esses princípios primeiros. O problema é que discutir princípios primeiros é geralmente de utilidade muito limitada.

Diante desse conjunto de argumentos, podemos então concluir que discutir o conhecimento humano tomando como base a ideia de “verdade absoluta” não nos leva a lugar algum. Nada é verdadeiro em sentido absoluto, e pretender ser detentor de verdade absoluta nada mais é que um artifício de poder. Mas repare que, na postagem anterior, quando tratamos da verdade, não escrevemos “verdade absoluta”. Essa qualificação (“absoluta”) é importante? Vejamos.

Assumir a verdade como absoluta e então recusar sua utilidade para pensar o conhecimento pode levar a inconsistências. Como? Nós também destacamos, na mesma postagem,  a importância de distinguir entre conhecimento (episteme) e opinião (doxa). Citamos Platão sobre a importância dessa distinção no campo da política, lembrança muito pertinente para o mundo de hoje, perdido nas brumas da pós-factualidade. Mas, note-se, este também é dito um mundo da pós-verdade. Estaríamos concordando com a ideia de pós-verdade, ao dizermos que a verdade é inútil para entender o conhecimento humano? Longe disso. Está claro, então, que precisamos dizer algo mais sobre a verdade.

Para além disso, o próprio Platão argumenta que, sendo tanto conhecimento quanto mera opinião tipos de crença, o que diferencia conhecimento de opinião é que o conhecimento é crença verdadeira e justificada. A contradição bate à nossa porta quando, no mesmo argumento, recusamos a verdade e apelamos ao conhecimento (nas palavras de Platão, crença verdadeira e justificada).

Uns adoram viver em contradição nesse mundo pós-factual. Mas não estamos entre estes. Por isso, é importante hoje retornarmos à verdade para dissipar essa contradição. Para isso, discutiremos noções mais fracas de verdade. Ou, como se costuma dizer na filosofia, noções “deflacionadas”. Isso quer dizer que são verdades mais fracas do que a verdade absoluta. E, dada a nossa convicção da inutilidade da “verdade absoluta”, podemos dizer “apropriadamente” mais fracas. Sem ser absolutamente verdadeiras, porque nada o é, essas formas deflacionadas de verdade são muito importantes, porque mostram como é possível ter confiança na ausência da verdade absoluta. Recorrer a tais formas de verdade constitui, inclusive, forma mais precisa de fazer referência ao que chamamos, na postagem anterior, de “fatos”.

Uma primeira noção deflacionada de verdade pode ser denominada “verdade pragmática”.

Verdade pragmática

Na noção de “verdade pragmática”, a base para determinarmos se uma afirmação sobre o mundo é verdadeira ou não reside na eficácia de sua aplicação prática, ou seja, nas consequências de sua aplicação para nossas ações. Não se trata de rejeitar a noção de verdade, mas de entendê-la de modo distinto da ideia de verdade absoluta. Como nossa mente é ativa na busca de entender o mundo, o conhecimento não pode ser um espelho da natureza. A relação entre conhecimento e realidade não pode ser como um reflexo num espelho, sendo então um reflexo perfeito igual a uma “verdade absoluta”. Como então deixar clara a relação entre conhecimento e realidade?

A ideia de uma verdade pragmática é que essa relação pode ser esclarecida por um apelo às consequências das afirmações para as nossas ações. Seria pragmaticamente verdadeira uma afirmação que leva de modo geral a consequências eficazes e (também frequentemente) positivas sobre o mundo. Por “positiva”, podemos entender uma ação que aumenta nossas chances de sobrevivência, como seres que têm no conhecimento sua principal forma de adaptação ao mundo.

Vamos exemplificar a verdade pragmática retomando um caso que discutimos na postagem anterior: a negação pelo presidente sul-africano Thabo Mbeki de que a AIDS é causada por uma infecção viral. A ideia de que a AIDS não é uma doença viral é falsa em termos pragmáticos, como mostram as consequências negativas que acarretou: milhares de mortes, milhares de crianças nascidas com AIDS. Em contrapartida, a ideia de que a AIDS é causada por vírus é pragmaticamente verdadeira: é uma ideia que catalisou a adoção de medicamentos antivirais em outros países africanos, levando milhões de soropositivos a não desenvolverem AIDS.

Similarmente, a ideia de que a Terra não é plana é pragmaticamente verdadeira, como mostra o simples ato de nos orientarmos usando GPS em nossas vidas cotidianas. O Sistema de Posicionamento Global (GPS) pressupõe que a Terra não é plana. As afirmações de que a AIDS é uma doença viral e de que a Terra não é plana são crenças verdadeiras e justificadas, e podemos dizer isso sem apelar à ideia de verdade absoluta, e sim a uma ideia apropriadamente mais fraca, de verdade pragmática. As afirmações de que a AIDS é uma doença viral e de que a Terra não é plana são, pois, conhecimentos. As afirmações de que a AIDS não é uma doença viral e de que a Terra é plana são, por contraste, meras opiniões. Curiosamente, esta importante distinção é inadvertidamente confirmada pelos crentes na Terra plana que pretendem embarcar num cruzeiro para chegar aos limites do planeta que imaginam: a embarcação se orientará, decerto, usando GPS e, ao fazê-lo, eles estarão inadvertidamente confirmando a verdade (pragmática) de que a Terra não é plana!

A noção de verdade pragmática nos permite introduzir, de modo bastante útil, a ideia de graus distintos de confiança. Algumas ideias, como a de que AIDS é causada por vírus, merecem muita confiança. Isso porque suas consequências mostram repetidamente sua verdade pragmática.

Outras ideias, mesmo que possam ser ditas conhecimentos, em termos pragmáticos, merecem menos confiança, porque mesmo tendo consequências que as apoiam, falham mais nas implicações que trazem para nossas ações. É o caso, por exemplo, do papel de vários fármacos no tratamento de doenças. Eles são “parcialmente eficazes”, porque embora sejam eficazes em muitos casos, têm sua confiança erodida por contra-exemplos nos quais falham. Esses contra-exemplos expõem o fato de que há lacunas em nosso conhecimento sobre o funcionamento de nossos corpos, algo normal e esperado quando conhecimento não corresponde a verdade absoluta.

Um exemplo é o caso da sinvastatina, largamente utilizada para controlar níveis de colesterol. É uma droga que em vários pacientes é pouco eficaz, além de resultar em efeitos colaterais, desencadeando doenças musculares. Deixa de “ser verdade” que a sinvastatina é capaz de controlar o colesterol? Não, mas é uma verdade (pragmática) para a qual há contra-exemplos, que por sua vez também podem ser estudados pela ciência. Há estudos, por exemplo, que identificaram genes que, quando mutados,  alteram o transporte do fármaco nas células, influenciando sua eficácia.

As falhas dos fármacos são aceitáveis, porque são consistentes com a enorme complexidade do tratamento de doenças e a variabilidade entre indivíduos na forma como respondem a tratamentos. Não deixa de ser uma verdade pragmática o papel dos fármacos nos tratamentos, mas é uma verdade que merece menos confiança do que a verdade pragmática de que a AIDS é uma doença viral. É extremamente útil uma noção de verdade que, diferente da verdade absoluta, permite que entendamos os diferentes graus de confiança que merecem nossas afirmações sobre o mundo e as ações que se fundamentam nelas.

A verdade como ideal regulativo

Concluiremos essa postagem com algumas palavras sobre outra visão deflacionada sobre a verdade, que encontramos, entre outros pensadores, em Charles S. Peirce, que, aliás, também é uma das fontes da ideia de verdade pragmática. A verdade pode ser entendida como um ideal. Isso significa que a verdade não será jamais alcançada, atribuindo-se ao termo “verdade” nesse caso o sentido de ser absoluta. Contudo, o que é importante sobre a verdade não é alcançá-la. O que é importante é que a verdade regula nosso pensamento. Ou seja, tudo o mais sendo igual, nós somos pensadores mais poderosos se almejamos a verdade, como meta ideal, apesar de inalcançável. A verdade é, então, um ideal que regula nosso pensamento, um ideal regulativo que tem sua importância em seu papel face ao nosso pensamento. Nada há de importante na proposta de alcançar a verdade, nesse sentido absoluto em que ela aqui comparece. Apelando a ela, apenas nos tornamos mais capazes de gerar, aqui e agora, o conhecimento que nos é possível.

Note, inclusive, que os dois significados deflacionados de verdade discutidos aqui não são mutuamente exclusivos. Afinal, a verdade como ideal regulativo cria a possibilidade de produzir conhecimentos que correspondem a verdades pragmáticas.

Deve estar claro, agora, que nossos argumentos de que a produção do conhecimento não deve recorrer à noção de que há uma verdade absoluta, que poderia ser alcançada, em nada se aproxima da ideia de que devemos aceitar viver num mundo da pós-verdade. Devemos seguir regulando nosso pensamento pelo ideal da verdade, como todos os humanos devem fazer, em especial se ainda se pretendem racionais, e devemos seguir em busca de verdades pragmáticas, com as consequências mais positivas para as nossas ações e a nossa sobrevivência. Desprezar os fatos ao lidar com o mundo, abandonar a racionalidade e o respeito à evidência são, não temos dúvidas, ideias falsas, porque não geram consequências positivas para nossa sobrevivência. Ao contrário, nos precipitam desabalados rumo à perda de qualidade em nossas vidas, possivelmente até mesmo rumo à extinção.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

Diogo Meyer

Instituto de Biociências/USP

 

PARA SABER MAIS:

Barker, G. & Kitcher, P. (2013). Philosophy of Science: A New Introduction. Oxford: Oxford University Press.

Dutra, L. H. (2009). Introdução à Teoria da Ciência (3ª Ed.). Florianópolis: UFSC.

Hacking, I. (1983). Representing and Intervening. Cambridge: Cambridge University Press.

Imagem: Placa indicando a cidade de Truth or Consequences, no Novo México, Estados Unidos

Informação em um mundo de sentidos

Andamos ainda um pouco pasmos, aturdidos mesmo com a quantidade de informação que, de repente, passamos a estocar avidamente nas nuvens, na terra, nas águas, em qualquer lugar onde consigamos encaixar chips de silício. Guardamos as fotos de um jantar com amigos, os vídeos de momentos à sombra de coqueiros, os pores de sol de nossos dias, os amores de nosso caminho, replicamos a vida em todas as mídias, preservando-a cuidadosamente das areias do tempo, de nosso fatal esquecimento, colonizando com nossa fundamental presença este ecossistema virtual, essa recém nascida rede de computadores (um bebê, nem ainda 30 anos). Mesmo quando insistimos em gestar, parir e fazer crescer toda uma era informacional, muitos ainda se perguntam sobre o sentido de tanta informação. Poderá essa imensidão de informação, por exemplo, ser um dia encontrada por arqueólogos do futuro, alienígenas de um novo tempo, que conseguirão, quem sabe, dar finalmente um sentido a todo este frenesi informacional em que se debate a humanidade? Ou será o sentido deste frenesi finalmente vendido em pequenas parcelas mensais pelo bruto, cru e endeusado mercado econômico, que passará a saber mais que nós mesmos acerca de nossos mais recônditos sonhos e desejos? Continue Lendo “Informação em um mundo de sentidos”

Os modelos na jornada conhecimento

O mundo real é extraordinariamente complexo. Cientistas trabalham com simplificações dessa realidade, que nos ajudam a entendê-lo. Essas simplificações são os modelos.

Como cientistas interessados em biologia, tentamos gerar conhecimento sobre o mundo que nos rodeia. Essa tarefa não é trivial: nosso objeto de estudo é incrivelmente complexo, envolvendo interações entre moléculas que residem em células, entre células que compõem tecidos, entre indivíduos que são formados de tecidos, entre populações que são formadas por indivíduos. Cada nível dessa hierarquia envolve uma multidão de agentes interagindo uns com os outros. A transformação evolutiva envolve interações em todos esses níveis. Continue Lendo “Os modelos na jornada conhecimento”

A necessária morte da mística do DNA

O gene se tornou um ícone cultural seja nas escolas, na mídia, ou em escritos científicos. Ideias sobre o DNA que não se sustentam povoam nossos discursos. Já é tempo de deixá-las de lado.

Em sua análise do gene como um ícone cultural, a socióloga da ciência Dorothy Nelkin e a historiadora da ciência M. Susan Lindee analisaram a circulação do DNA e do gene em diferentes esferas da sociedade, analisando novelas, quadrinhos, propagandas e outras expressões da cultura de massas. Elas deixam às claras o que denominam uma mística do DNA, no modo como esta molécula e os genes que ela contém são representados na cultura popular. Segundo elas, enquanto a visão que acaba por chegar à cultura popular bebe nas ideias científicas para criar um discurso social sobre genes, ela escapa – como era de se esperar – às restrições de uma compreensão técnica desse conceito central da biologia. Todo mundo que já se deparou com um xampu que supostamente revitalizaria os cabelos por conter DNA sabe do que estamos falando. Evidentemente, o DNA não tem esse efeito sobre cabelos. O DNA entra aí como uma espécie de energia vital.

Este modo vitalista de pensar pode causar espanto há alguns. Afinal, ideias vitalistas, que atribuem os fenômenos vitais a uma espécie de energia que não poderia ser conhecida pela ciência, não são aceitas há muito tempo na Biologia e o DNA, decerto, não é equivalente a qualquer energia vital. E o pensamento vitalista foi superado na Biologia há um século, pelo menos. Contudo, na mística do DNA essas conotações vitalistas estão, elas próprias, muito vivas. As metáforas usadas para falar do DNA, seja na mídia, seja em livros didáticos, são muito claras. O DNA seria um “livro da vida”, uma espécie de essência definidora de nossa humanidade, até mesmo um Santo Graal, como escreveu o biólogo molecular Walter Gilbert, muito antes da decifração do genoma humano. O mesmo Gilbert que introduzia suas palestras sobre o sequenciamento genômico puxando um CD do bolso e anunciando ao público: “Isso é você” (como citado por Nelkin e Lindee em seu livro).

Esta é a mística do DNA. E ela segue bem viva entre nós. Está mais do que na hora, contudo, de decretar sua morte.

As conotações religiosas do discurso social sobre genes também são claras. Roxanne Parrott e colaboradores relataram que algumas pessoas que participaram de seu estudo acreditavam que Deus desempenha papel importante na expressão dos genes e em seu impacto sobre a saúde. O DNA passa a ser uma espécie de mediador ou mecanismo da vontade divina num pensamento fatalista que está presente em diferentes religiões. Por mais que alguém possa vislumbrar incompatibilidades entre esse modo de pensar e ideias científicas, a ciência escolar reforça tal visão na educação das pessoas, através de afirmações sobre genes e DNA que carregam tintas muito fortes, mas mal ficam de pé diante do que sabemos da biologia. Não são frases que encontraríamos somente na educação básica. Pensar isso é um ledo engano. Elas povoam as páginas inclusive de livros didáticos usados no ensino superior. Mas também não estão restritas a livros didáticos. Elas comparecem em textos de popularização da ciência e até mesmo em escritos científicos.

Aqui estão quatro exemplos: “O DNA é uma molécula que se autorreplica”. “O DNA controla o metabolismo celular”. “O DNA determina fenótipos”. “O DNA é um programa de desenvolvimento”. Todas estas são frases que não são compatíveis com o conhecimento biológico aceito, em alguns casos há décadas. Como disse o geneticista Richard Lewontin, determinismo biológico – certamente um dos aspectos dessas frases – não é sequer um problema filosófico. É somente biologia mal aprendida mesmo. Vejamos. 

A biologia do DNA

É bem sabido que a replicação do DNA depende de proteínas e RNAs que formam complexos envolvidos nas várias etapas desse processo. O DNA, portanto, não se autorreplica. O correto é dizer que sequências de nucleotídeos de DNA constituem moldes para sua replicação, o que é algo muito diferente da ideia de autorreplicação. Notem que, com esse termo, atribui-se a ação de replicar ao DNA, e não aos complexos de proteínas e RNAs, como é mais correto.

O DNA tampouco é uma molécula que controla a célula. O controle celular é, por assim dizer, democrático: ele não está concentrado em alguma molécula mestra, mas se encontra difuso por muitos nós da rede metabólica que constitui a bioquímica celular. O DNA é uma molécula relativamente inerte, que não comanda, controla, faz coisas com a célula, mas é usado pela célula por meio de redes complexas de interação molecular.

Fenótipos não são determinados por genes situados no DNA. Genes estão associados a fenótipos, sendo herdados como potenciais para seu desenvolvimento, mas a constituição de um fenótipo depende de processos complexos de desenvolvimento, no caso de organismos multicelulares, e da fisiologia de seres unicelulares. Pela mesma razão, o gene tampouco é um programa de desenvolvimento. Como uma simplificação, pode-se assumir, como no gene mendeliano, uma correspondência direta, de determinação, entre gene e característica, mas esta é uma suposição de um modelo que não trata o gene como uma entidade molecular, e sim como uma abstração (a exemplo do gene para cor dos olhos azuis, discutido em outra postagem de Darwinianas).

Estas frases, que atribuem um imenso poder ao DNA e aos genes nele contidos, somente poderiam ser corretas se o DNA fosse uma espécie de mini-consciência, um homúnculo a deliberar, por exemplo, se deve ou não expressar algumas de suas sequências. Contudo, evidentemente o DNA não é nada disso. Ele é um sistema de memória celular, na verdade, o mais fiel sistema de memória que surgiu na evolução da vida, em boa medida por ser uma molécula inerte.

Não passam mesmo de biologia mal aprendida a mística do DNA, o determinismo genético e outras ideias que dão ao DNA e aos genes um poder que ultrapassa o que está bem fundamentado no conhecimento biológico. Lewontin tinha razão vinte anos atrás. Cabe perguntar: a respeito de tais ideias, fizemos algum progresso nesse meio tempo? Minha impressão é que tivemos algum avanço, como mostra a popularidade da epigenética, inclusive no que se refere ao comportamento. Contudo, este é ainda um avanço tímido. É tempo de estas ideias serem eliminadas do ensino de biologia, em todos os níveis de escolaridade, assim como da popularização da ciência e dos escritos científicos. A morte da mística do DNA se torna cada vez mais necessária. Até mesmo para que venha à tona de modo mais claro a grande importância do DNA nos sistemas vivos.

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Bruggeman, F. J., Westerhoff, H. V. & Boogerd, F. C. 2002. Biocomplexity: A pluralist research strategy is necessary for a mechanistic explanation of the “live” state”. Philosophical Psychology 15: 411-440.

El-Hani, C. N. 2007. Between the cross and the sword: the crisis of the gene concept. Genetics and Molecular Biology 30(2): 297-307.

Gericke, N.; Hagberg, M.; Santos, V. C.; Joaquim, L. M. & El-Hani, C. N. 2014. Conceptual variation or Incoherence? Textbook discourse on genes in six countries. Science & Education 23: 381-416.

Keller, E. F. 2002. O Século do Gene. Belo Horizonte: Crisálida.

Leite, M. 2006. Retórica determinista no genoma humano. Scientiae Studia 4: 421-452.

Lewontin, R. J. 2002. A Tripla Hélice. São Paulo: Cia. das Letras.

Moss, L. 2003. What genes can’t do. Cambridge-MA: MIT Press.

Meyer, L. M. N.; Bomfim, G. C. & El-Hani, C. N. 2013. How to understand the gene in the 21st century. Science & Education 22(2):345-374.

Nelkin, D. & Lindee, M. S. 2004. The DNA mystique: the gene as a cultural icon (2a. ed.). Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.

Nijhout, H. F. 1990. Metaphors and the role of genes in development. BioEssays 12: 441-446.

Parrott, R. L., Silk, K. J., Dillow, M. R., Krieger, J. L., Harris, T.M. & Condit, C. M. 2005. Development and validation of tools to assess genetic discrimination and genetically based racism. Journal of the National Medical Association 97:980-990.

Colocando em diálogo distintas formas de ver e conhecer o mundo

Como construir conversa entre distintas formas de ver e conhecer o mundo? Não há resposta qualificada a essa pergunta que não envolva uma teoria sobre essa conversa. Nessa postagem, discutimos alguns elementos de tal teoria.

Como discutimos em postagem anterior do Darwinianas, tem sido defendida a importância da integração de conhecimentos científicos e tradicionais para a proposição de abordagens de conservação e manejo sustentável bem-sucedidas. Considerando a relação entre conhecimentos científicos e locais/tradicionais e usando tipologia proposta por Stephan Rist e Farid Dahdouh-Guebas, isso implica ir além do desconhecimento de práticas baseadas em conhecimentos locais, bem como evitar determinadas atitudes: por exemplo, utilitaristas e neocoloniais, que somente se apropriam de elementos do conhecimento tradicional que parecem úteis de perspectiva científica, por vezes ferindo direitos de propriedade intelectual; paternalistas, que buscam “atualizar” conhecimento tradicional com base na ciência; e essencialistas, que entendem conhecimento tradicional como inerentemente superior e visam preservá-lo tal como é, como se fosse alguma peça de museu.

De uma perspectiva focada na integração de diferentes formas de conhecimento, a atitude mais apropriada é uma que pode ser denominada intercultural, que visa construir amplas vias de interação e diálogo entre formas de conhecimento, almejando tanto um conhecimento integrado, quanto – de um posicionamento que é tanto ético quanto político – o empoderamento de comunidades tradicionais.

Entre as muitas questões postas por e para uma perspectiva intercultural, temos a de que integração e diálogo entre formas distintas de conhecimento requer engajar-se em diálogo inter-ontológico. Isso porque toda forma de conhecimento implica alguma teoria sobre “como as coisas são”, alguma ontologia que estabelece qual seria a mobília do mundo, o que se supõe existir no mundo, quais objetos e/ou processos, ou, em termos mais gerais, o que é o ser e em quais categorias o ser se divide. Uma ontologia é fundamental, por sua vez, para uma epistemologia, isto é, para a teoria que assumimos sobre o que é o conhecimento e o que é mera opinião, e os critérios que podemos usar para distinguir conhecimento de opinião. E, como o que conhecemos é determinante para nossos juízos sobre o que existe, uma ontologia também é dependente de alguma epistemologia. Epistemologia e ontologia se determinam mutuamente, portanto. Se assumimos, por exemplo, uma visão ontológica que dá prioridade a coisas, e não a processos, isso implica um modo de produzir e julgar conhecimentos que dá prioridade ao que podemos saber sobre coisas e as partículas que as constituem. Mas, ao mesmo tempo, se produzimos com sucesso conhecimentos sobre coisas e partículas, isso reforça uma ontologia que dá prioridade a estas categorias do ser. Ainda que seja claro que ontologia e epistemologia se codeterminam, permanece importante termos clareza sobre quando estamos falando de ontologia, do que se supõe que existe, e de epistemologia, do que se supõe ser conhecimento.

Se estamos envolvidos em negociação social e aprendizagem coletiva de distintas partes interessadas sobre alguma questão, no nosso caso, conservação, as quais buscam uma integração de seus conhecimentos, então naturalmente estamos participando de um diálogo inter-epistemológico (entre formas de conhecimento). Mas, dada a codeterminação de epistemologia e ontologia, estamos também engajados num diálogo inter-ontológico. Chegamos então à questão que será central no restante dessa postagem: Dada a complexidade e a dificuldade de um diálogo inter-ontológico, como engajar-se nele? Como reconhecer, em particular, os limites e as possibilidades de integração de epistemologias e ontologias distintas? E o que fazer quando encontramos limites, quando esgotamos nossas possibilidades de integração?

Para dar uma resposta qualificada a essas questões, é necessário ter alguma teoria sobre como se dá um diálogo entre ontologias. Nosso interesse recai, a partir desse ponto, em elementos que nos permitam dar passos na direção de tal teoria.

Elementos de uma teoria sobre diálogo inter-ontológico

Muito se tem escrito sobre promessas de integração de conhecimentos científicos e tradicionais, por exemplo, em campos como a conservação. Contudo, há também ceticismo sobre as possibilidades de tal integração, por razões epistemológicas (isto é, que dizem respeito à natureza do conhecimento) e sociopolíticas. Em termos epistemológicos, projetos de integração parecem otimistas demais ou de escopo demasiado estreito. Ou seja, ou se espera de tais projetos mais do que seria razoável, pela complexidade do próprio diálogo que se está buscando construir, ou o que se busca integrar é parcela reduzida dos conhecimentos em diálogo. São comuns, por exemplo, propostas de integração que privilegiam apenas porções do conhecimento tradicional que são mais prováveis de ser integrados ao conhecimento científico, especialmente por razões utilitaristas, negligenciando aquelas porções que resistem à integração.

Esse último aspecto implica razões sociopolíticas. Projetos de integração tendem a focar em aspectos convenientes do conhecimento tradicional que podem ser tratados apenas como dados para pesquisa científica, como acontece, por vezes, na etnobotânica e etnofarmacologia. A questão é sociopolítica porque, em vez de empoderar comunidades tradicionais, estes projetos tendem a reproduzir posições hierárquicas que submetem o conhecimento destas últimas ao conhecimento científico, e a desconsiderar conhecimentos que são importantes para tais comunidades mas não satisfazem necessidades de cientistas, gestores, empreendedores.

Um modo de considerar de maneira produtiva o ceticismo quanto à integração de formas de conhecimento distintas, e ao mesmo tempo sondar suas possibilidades, é construir alguma teoria que busque dar conta tanto das possibilidades quanto das limitações da integração. Elementos dessa teoria foram apresentados em artigo recente pelo filósofo da biologia David Ludwig.

Ludwig toma como ponto de partida para sua teoria a noção de “tipos naturais” e exemplos de convergência na classificação dos seres vivos (ou seja, convergência taxonômica) de diferentes culturas, frequentemente documentada em estudos sobre etnobiologia. Por exemplo, comunidades Tzeltal Maya e zoólogos têm conhecimentos muito diferentes sobre onças e as denominam de maneira diferente (Balam e Panthera onca). Mas não há qualquer controvérsia sobre o fato de que ambos se referem aos mesmos seres vivos, as onças. Este é um claro caso de convergência taxonômica. Considerando-se que ambos se referem à mesma espécie mas possuem conhecimentos distintos sobre ela, tornam-se evidentes as possibilidades e os possíveis benefícios da integração dos conhecimentos de Tzeltal Maya e zoólogos.

Para explorar esses aspectos, Ludwig se apoia numa teoria clássica sobre tipos naturais, proposta pelo filósofo britânico John Stuart Mill, para gerar um modelo sobre superposição ontológica, ou seja, convergências entre ontologias assumidas por diferentes grupos humanos (as quais são sempre parciais).

Mas o que são tipos naturais? Tratam-se de agrupamentos de objetos similares, que compartilham sempre qualidades particulares, não importa se humanos conhecem ou não os objetos e as qualidades. J. S. Mill sugeriu que “tipos reais” têm um número inexaurível de propriedades: em seu System of Logic (Sistema de Lógica), ele argumentou que o conhecimento que temos das propriedades de um tipo nunca é completo. Assim, estamos sempre descobrindo e, mais do que isso, esperamos sempre descobrir novas propriedades. Ora, assumindo-se que um tipo natural tem um número inexaurível de propriedades e que diferentes sistemas de conhecimento podem se referir ao mesmo tipo natural, segue que a integração de conhecimentos frequentemente oferecerá acesso a diferentes subconjuntos de propriedades e, por conseguinte, a uma compreensão mais ampla do tipo natural. Este é o caminho que Ludwig explora para justificar as possibilidades e os benefícios da integração de conhecimentos científicos e tradicionais.

Contudo, Ludwig tem um problema. Há muito debate filosófico sobre tipos naturais e, para piorar a situação, teorias recentes a respeito parecem tanto resolver quanto criar problemas a respeito dessa noção. Não é difícil entender por que. Para ser breve, num mundo entendido de maneira histórica e dinâmica, como estabelecido por visões transformacionistas, a exemplo do darwinismo na biologia, é estranho apelar a uma noção como a de tipos naturais. Ela parece reminiscente de um pensamento essencialista que não é compatível com visões dinâmicas do mundo como as que são largamente aceitas hoje (e não somente nos meios científicos). Um aspecto central da teoria evolutiva moderna é o pensamento populacional. De acordo com esse modo de pensar, cada espécie é uma coleção de indivíduos com muitas diferenças genéticas, sendo essas diferenças transmitidas para as gerações futuras em novas combinações, o que leva as populações a mudarem de geração em geração. Não há, ademais, um limite superior para a quantidade de mudança evolutiva que pode ter lugar em uma espécie. Ela pode ser transformada em sua aparência, em seu comportamento, em sua constituição genética, mas ainda assim permanecer a mesma espécie. Visões essencialistas, que apelam a tipos naturais, estão mal situadas diante da variação dentro das espécies.

Mas isso é mesmo correto? Qualquer um que use um guia de identificação, por exemplo, de aves, certamente utilizaria características que identificam as aves, as quais parecem estabelecer a espécie da ave identificada como se fosse ela um tipo. Esta não é, contudo, a interpretação correta desse fato. Se um guia de aves apela, digamos, às características da plumagem ou do bico para diferenciar duas espécies de aves, isso não significa que estas características identificadoras sejam universais, ou mesmo essenciais, nem no espaço, nem no tempo. Num dado tempo, estas características raramente são verdadeiramente universais, ou seja, encontradas em todos os indivíduos de uma dada espécie, e ao longo do tempo, estas características podem mudar. Um sanhaço-do-coqueiro (Tangara palmarum) estatisticamente atípico é, ainda assim, um sanhaço-do-coqueiro. Mais do que isso, ele pode ser o precursor de uma nova linhagem de sanhaços-do-coqueiro que será comum no futuro, ou um sobrevivente de uma linhagem de sanhaços-do-coqueiro do passado. Não segue, portanto, do fato de que podemos reconhecer com confiança muitas espécies num dado tempo e espaço que exista alguma essência invariante de uma espécie, que possa torná-la um tipo natural.

Essas são dificuldades notáveis. Como Ludwig faz para superá-las? Ele recorre a uma suposição largamente compartilhada pelas teorias atuais sobre tipos naturais, portanto, não controversa. Tipos naturais frequentemente se referem a conjuntos de propriedades descobertos através da experiência. Em particular, esta suposição explica bem o modo como funciona a classificação etnobiológica, ao passo em que não é estranha a uma explicação da classificação científica. Quando pescadores da comunidade de Siribinha, no Litoral Norte da Bahia, identificam duas etnoespécies de maçaricos, maçarico-grande e maçarico-pequeno, eles se apoiam para essa identificação em conjuntos de propriedades descobertos em sua experiência com esses animais. Obviamente, uma propriedade importante para diferenciar as etnoespécies é o tamanho, mas há também propriedades compartilhadas que permitem identificar ambas como pertencentes ao etnogênero maçarico, atributos de sua plumagem, de sua morfologia, de seu comportamento, de suas preferências alimentares, e assim por diante. Sem se comprometer com teses que tornariam essas propriedades compartilhadas fundamentos para identificar essências características das espécies (já que elas são variáveis e mutáveis), podemos entender como conjuntos de propriedades fundamentam práticas taxonômicas científicas e tradicionais.

O reconhecimento da mesma espécie a partir de diferentes perspectivas culturais é possível exatamente por causa destas propriedades compartilhadas, que percebemos em nossas experiências e usamos para distinguir organismos. Por exemplo, Tzeltal Maya e zoólogos ambos reconhecem onças porque percebem conjuntos compartilhados de propriedades, em suas estruturas ósseas, em seus padrões na pelagem, em seus comportamentos, em seus papeis ecológicos… Eles certamente se interessam por diferentes aspectos em seus conhecimentos sobre estes animais e, evidentemente, os interpretam a partir de distintas bases culturais. Mas isso não impede o reconhecimento da mesma espécie por eles.

Conjuntos de propriedades descobertas pela experiência também oferecem uma explicação simples e efetiva do que podemos denominar “superposição ontológica”, ou seja, um compromisso compartilhado quanto à existência dos mesmos organismos (por exemplo, onças) e inclusive de propriedades desses organismos (como o padrão de pelagem característico de uma onça) por sujeitos de distintas formas de conhecimento. Eles também explicam por que apelamos frequentemente a características identificadoras, e ao ponto de nos comprometermos com tipos naturais em nossos modos de conhecer, malgrado suas dificuldades filosóficas. Embora a presença de propriedades típicas não garanta a presença de um tipo e vice-versa, o que explica estas dificuldades, a conexão entre propriedades e espécies ainda é estável o suficiente para permitir inferências robustas. Ela permite inferir tipos a partir de propriedades: Por exemplo, se sabemos que um organismo se comporta de certas maneiras ou tem certo padrão de pelagem, podemos prever que seja uma onça. Assim como permite inferir propriedades a partir de tipos: Por exemplo, se sabemos que um organismo é uma onça, podemos inferir que provavelmente terá certas propriedades comportamentais e morfológicas. E também propriedades a partir de propriedades: Por exemplo, conhecimento sobre estrutura dentária de um organismo permite prever modos como se alimenta.

Considerando tais conjuntos de propriedades, pode ser formulado um modelo simples de integração de conhecimentos. Tzeltal Maya e zoólogos se referem ambos a onças, mas têm conhecimentos diferentes sobre propriedades desses animais. Apenas zoólogos conhecerão certas propriedades genéticas e anatômicas das onças. Apenas Tzeltal Maya conhecerão o cheiro das fezes de uma onça ou hábitos de caça de uma população local de tais animais. A integração dos conhecimentos científicos e tradicionais é produtiva se oferece descrição mais ampla do conjunto de propriedades associado a uma espécie, por exemplo, as onças, e/ou se permite maior número de inferências, pela soma de inferências únicas de cada sistema, e/ou se leva a inferências novas, por exemplo, a novas previsões. Este último caso, especialmente interessante, ocorre quando propriedades conhecidas apenas por um ou outro dos sistemas de conhecimento somente são suficientes para uma determinada inferência quando juntas.

O modelo proposto por Ludwig oferece maneira fértil de lidar com o diálogo inter-ontológico. Dois exemplos citados por Ludwig permitem ilustrar o potencial da integração de conhecimentos, em termos da geração de novos conhecimentos e práticas, com base nesse modelo. Raposas-do-ártico têm extensa distribuição na tundra, mas populações locais usam diferentes estratégias de alimentação, havendo limites importantes no conhecimento científico sobre a alimentação desses animais no inverno. A comunidade Inuit de Mittimatalik, no norte da Ilha de Baffin, Canadá, tem extenso conhecimento sobre a fauna local, incluindo raposas-do-ártico. Por exemplo, especialistas tradicionais Inuit identificaram 2 estratégias de caça (marinha e terrestre) usadas por esses animais, assim como diferenças na pelagem relacionadas a essas estratégias. Este conhecimento foi integrado ao conhecimento científico, expandindo a compreensão de biólogos sobre esse animal. Como explica o modelo de Ludwig, Inuit e biólogos se referem ao mesmo tipo biológico, que denominam Tiriganiarjuk e Alopex lagopus, respectivamente. Contudo, conhecem propriedades diferentes e, assim, diálogo inter-ontológico e integração são produtivos. Inuit conhecem aspectos locais como estratégias de alimentação de Tiriganiarjuk e biólogos conhecem propriedades (por exemplo, anatômicas) que são encontradas de maneira geral nas populações de Alopex lagopus.

Mas qual poderia ser a importância de tal integração? Outro exemplo permite responder essa questão. O estabelecimento de uma política de cotas para captura de Baleias-da-Groenlândia (Balaena mysticetus) no Alaska, em 1977, ilustra a contribuição do conhecimento tradicional para uma política de conservação, uma vez integrado ao conhecimento científico. Para estabelecer as cotas de captura, cientistas realizaram censo por contagem visual, que levou a uma estimativa inicial de uma população de menos de 3.000 baleias. No entanto, baleeiros tradicionais questionaram essa estimativa, por não ter considerado baleias que migram sob o gelo quando fraturas no gelo se fecham. Um novo censo foi realizado, incorporando conhecimento local sobre migração das baleias, tendo alcançado estimativa mais precisa. A população local foi estimada em 6.000 a 8.000 baleias, com implicações evidentes para a política de cotas. Apenas a integração de conhecimento local e científico permitiu, assim, estimativa populacional acurada, ilustrando a fertilidade da integração desses conhecimentos e suas implicações práticas para a conservação. Além disso, esse caso mostra como essa integração pode resolver conflitos socioambientais e trazer benefícios diretos para comunidades tradicionais, ao mesmo tempo em que propicia condições para manejo sustentável. O modelo de Ludwig explica apropriadamente também esse caso: Baleeiros tradicionais e biólogos se referem ao mesmo tipo biológico (Bowhead Whale e Balaena mysticetus), mas, como conhecem propriedades diferentes, o diálogo inter-ontológico e a integração de seus conhecimentos foram produtivos.

Esses exemplos mostram convergências parciais entre ontologias científicas e tradicionais, que levam a integração bem-sucedida e fértil, em termos cognitivos e instrumentais. Contudo, é evidente que há também situações de divergência entre tais ontologias. É necessário, assim, inquirir em que medida um modelo como aquele proposto por Ludwig ajuda a entender também como integração é limitada por divergência ontológica e, em particular, o que sugere quanto à atitude que se mostraria mais apropriada em situações em que se observa tal divergência. Este é, contudo, um caminho que devemos deixar para trilhar em postagens futuras. Por ora, esperamos ter mostrado, de um lado, como propostas de integração de conhecimentos devem ter na devida conta dificuldades suscitadas pelo requisito de diálogo inter-epistemológico e inter-ontológico e, de outro, como compreensão teórica, tal como aquela suscitada pelo modelo proposto por Ludwig, tem papel importante no avanço de nossa compreensão das possibilidades de tal diálogo. Resta agora considerar seu papel no entendimento dos limites da conversa entre distintas formas de ver e conhecer o mundo.

 

Charbel N. El-Hani

Instituto de Biologia/UFBA

 

PARA SABER MAIS:

Gagnon, C., & Berteaux, D. (2009). Integrating traditional ecological knowledge and ecological science: a question of scale. Ecology and Society, 14(2): 19.

Huntington, H. (2000). Using traditional ecological knowledge in science. Ecological Applications, 10, 1270-1274.

Ludwig, D. (2016). Overlapping ontologies and Indigenous knowledge. From integration to ontological self-determination. Studies in History and Philosophy of Science 59: 36-45.

Pierotti, R. & Wildcat, D. (2000). Traditional ecological knowledge: The third alternative. Ecological Applications 10: 1333-1340.

Rist, S. & Dahdouh-Guebas, F. (2006). Ethnosciences––A step towards the integration of scientific and indigenous forms of knowledge in the management of natural resources for the future. Environment, Development and Sustainability 8: 467-493.

Tengö, M. et al. (2017). Weaving knowledge systems in IPBES, CBD and beyond—lessons learned for sustainability. Current Opinion in Environmental Sustainability 26-27:17–25.

Imagem na abertura: Inuit reunidos para refeição em iglu em Mittimatalik, Ilha de Baffin, Canadá. Fotografia obtida do filme Land of the Long Day, 1952, reproduzida em Qikiqtani Truth Commission: Community Histories 1950-1975, Qikiqtani Inuit Association, disponível aqui.